คุณปฐมา จันทรักษ์ รองประธานด้านการขยายธุรกิจในกลุ่มประเทศอินโดจีน และกรรมการผู้จัดการใหญ่ ไอบีเอ็ม ประเทศไทย ได้เปิดเผยถึงการคาดการณ์ 5 นวัตกรรมที่จะพลิกโฉมธุรกิจและสังคมในอีก 5 ปีข้างหน้า (IBM 5 in 5) โดยศูนย์วิจัยของ IBM ที่ปีนี้เน้นการเร่งศึกษาวัสดุใหม่ๆ ที่จะเข้ามาช่วยแก้ปัญหาสำคัญของโลกและสังคมตามเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนของสหประชาชาติ โดยเฉพาะการสำรวจหาแนวทางในการนำเทคโนโลยีเข้ามาปรับเปลี่ยนกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์ เพื่อแก้ปัญหาท้าทายในเรื่องสุขภาพ พลังงานสะอาดเพื่อความยั่งยืน ภารกิจเกี่ยวกับสภาพอากาศ และการผลิตอย่างมีความรับผิดชอบ เป็นต้น

“เราเชื่อว่าในอีกครึ่งทศวรรษข้างหน้า วัสดุใหม่ๆ และการใช้วัสดุที่มีในรูปแบบใหม่ๆ จะช่วยแก้ปัญหาท้าทายของโลกที่เรากำลังเผชิญ การผสานพลังของเทคโนโลยีอย่าง AI คอมพิวเตอร์ควอนตัม จะช่วยเร่งการค้นพบภายใต้แนวทางใหม่ๆ ที่ไม่ใช่การตั้งความหวังในสิ่งที่ไม่รู้ว่าจะเป็นไปได้หรือไม่ แต่เป็นการนำพาเราสู่ตัวเลือกของการเดินหน้าอย่างมั่นใจ” ปฐมา กล่าว

IBM 5 in 5 สะท้อนให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของแนวทางทางวิทยาศาสตร์ ในการค้นพบวิธีและโซลูชันใหม่ๆ เพื่อต่อกรกับความท้าทายต่างๆ วันนี้ คือช่วงเวลาที่โลกต้องการวิทยาศาสตร์อย่างเร่งด่วนมากกว่าครั้งไหนๆ และความก้าวล้ำทางวิทยาศาสตร์จะช่วยให้เราสามารถเปลี่ยนความไม่แน่นอนในวันนี้เป็นความก้าวหน้าในวันพรุ่งนี้” ปฐมา เสริม

สำหรับการคาดการณ์ IBM 5 in 5 ในครั้งนี้ ประกอบด้วย

1. การจับและปรับเปลี่ยนก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เพื่อบรรเทาปัญหาโลกร้อน

สาเหตุหลักของปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่เราเผชิญอยู่ทุกวันนี้ คือการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสู่ชั้นบรรยากาศมากเกินไป โดยมีสาเหตุหลักมาจาการเผาไหม้เชื้อเพลิงจากฟอสซิลเพื่อนำมาใช้เป็นพลังงานและเพื่อการขนส่ง โดยมีแนวโน้มว่าระดับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในปี 2568 จะสูงกว่าช่วงที่โลกร้อนที่สุดเมื่อ 3.3 ล้านปีที่แล้วเสียอีก

รัฐบาลและองค์กรต่างๆ รวมทั้ง IBM ต่างกำลังพยายามลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ แต่การใช้แหล่งพลังงานจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ อาจทำให้เราไม่สามารถทำได้ตามเป้าหมาย นำสู่ความจำเป็นในการพัฒนาเทคโนโลยีที่ใช้ในการดักจับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในวงกว้าง ในอีก 5 ปีข้างหน้า เราจะสามารถดักจับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเปลี่ยนแปลงก๊าซให้กลายเป็นสิ่งที่มีประโยชน์ได้ 

ปัจจุบัน วิธีการทั่วไปในการดักจับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์คือการดูดซับก๊าซด้วยสารเคมีและใช้เมมเบรนเพื่อกรองก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ออกจากก๊าซอื่นๆ ถึงแม้ว่ากระบวนการนี้จะมีประสิทธิภาพในแง่ของปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่กำจัดออกไปได้ แต่ก็ยังใช้พลังงานมากเกินไปและมีค่าใช้จ่ายสูงเกินกว่าที่จะนำไปใช้งานในวงกว้างทั่วโลก

เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว ทีมนักวิจัยของ IBM ได้ริเริ่มสร้างฐานข้อมูลจากสิทธิบัตรและงานวิจัยเกี่ยวกับการดักจับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์บนระบบคลาวด์ และใช้ AI รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อย่อยข้อมูลและนำเสนอสิ่งที่ค้นพบให้แก่นักวิจัย เช่น การจัดอันดับวัสดุที่เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับการแยกก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ เป็นต้น ก่อนที่จะใช้อัลกอริธึม AI คาดการณ์โมเลกุลที่เหมาะสมต่อการนำมาใช้เป็นองค์ประกอบสำคัญในการผลิตโพลิเมอร์เมมเบรน ที่มีประสิทธิภาพในการดักจับและนำก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์กลับมาใช้ใหม่ได้ในวงกว้าง ซึ่งจะลดปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่ปล่อยสู่ชั้นบรรยากาศได้อย่างมหาศาล และชะลอการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้ในที่สุด อีกทั้งยังคาดว่าจะลดค่าใช้จ่ายและระยะเวลาในการพัฒนาวัสดุใหม่ลงได้ 90%

2. การสร้างแบบจำลองธรรมชาติเพื่อหล่อเลี้ยงประชากรที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ไปพร้อมกับการลดการปล่อยคาร์บอน

โลกอาจมีประชากรเพิ่มจาก 8,000 ล้านคนในปัจจุบัน สู่ 10,000 ล้านคนภายในปี 2593 ทำให้แนวทางการเกษตรแบบดั้งเดิมอาจไม่สามารถตอบสนองความต้องการด้านอาหารที่เพิ่มสูงขึ้นได้ ปัจจุบันเทคนิคในการเปลี่ยนไนโตรเจนให้เป็นไนเตรต ซึ่งเป็นส่วนผสมหลักของปุ๋ยที่ใช้ในการเกษตร จะต้องอาศัยการเผาเชื้อเพลิงฟอสซิลจำนวนหนึ่งตันต่อปุ๋ยทุกๆ หนึ่งตัน โดยกระบวนการ Haber-Bosch นี้ก่อให้เกิดการปล่อยคาร์บอนถึงร้อยละ 1 จากทั่วโลกในอีก 5 ปีข้างหน้า เราจะจำลองความสามารถของธรรมชาติในการเปลี่ยนไนโตรเจนในชั้นบรรยากาศให้เป็นปุ๋ยที่อุดมด้วยไนเตรตได้ เพื่อผลิตอาหารให้แก่ประชากรโลกที่กำลังเพิ่มขึ้น พร้อมกับการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่เกิดจากการผลิตปุ๋ย 

ก๊าซไนโตรเจนซึ่งเป็นส่วนประกอบ 4 ใน 5 ส่วนของอากาศที่เราหายใจ คือส่วนประกอบสำคัญของโปรตีน ดีเอ็นเอ และโมเลกุลอื่นๆ ที่จำเป็นต่อชีวิต แต่พืชจะสามารถใช้ไนโตรเจนที่อยู่ในรูปแบบ "คงที่" เท่านั้น แบคทีเรียบางชนิดบนรากของพืชจะตรึงไนโตรเจนที่มีอยู่ตามธรรมชาติ ซึ่งเป็นวิธีการอันชาญฉลาดในการสร้างปุ๋ยขึ้นเอง เป็นเวลากว่าครึ่งศตวรรษมาแล้วที่นักวิจัยได้พยายามสร้างตัวเร่งปฏิกิริยาในการปรับปรุงกระบวนการทางชีววิทยานี้ เพื่อแก้ปัญหาในเรื่องของปริมาณไนโตรเจนแบบคงที่ตามธรรมชาติที่มีอยู่อย่างจำกัด และรับมือกับวิกฤตอาหารโลกที่กำลังจะเกิดขึ้น 

การใช้วงจรเร่งการค้นพบจะช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาความรู้เกี่ยวกับตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีอยู่ ขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะสามารถจำลองกระบวนการเร่งปฏิกิริยาการตรึงไนโตรเจนแบบต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ จากนั้นนักวิจัยจะใช้ข้อมูลที่ได้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และระบุโมเลกุลใหม่ที่ใช้พลังงานเพียงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับปัจจุบัน พร้อมตรวจสอบการคาดการณ์เหล่านั้นว่าใช้ได้จริงหรือไม่ โดยวัสดุที่คาดว่าจะมีคุณสมบัติเหมาะสมจะถูกนำมาทดสอบในห้องปฏิบัติการทางเคมีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านระบบคลาวด์และได้รับการคัดกรองเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของวัสดุเหล่านั้น 

3. แบตเตอรี่รูปแบบใหม่ เพื่อความปลอดภัยยั่งยืน

การใช้พลังงานของโลกคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีกร้อยละ 50 ภายในปี 2593 อันเป็นผลมาจากภาคอุตสาหกรรมและการขนส่ง แม้แหล่งพลังงานหมุนเวียนจะเป็นอีกทางเลือก แต่ส่วนใหญ่พลังงานไม่ได้มีอยู่อย่างต่อเนื่อง เช่น แสงแดดสำหรับผลิตพลังงานแสงอาทิตย์อาจมีเฉพาะในช่วงเวลากลางวันเท่านั้น พลังงานลมก็ขึ้นอยู่กับลมฟ้าอากาศ ขณะที่ปัจจุบันเราสามารถกักเก็บไฟฟ้าได้เพียงประมาณร้อยละ 3 ของไฟฟ้าที่ผลิตได้ทั่วโลก นอกจากนี้ การเติบโตของตลาดรถยนต์ไฟฟ้ายังขึ้นอยู่กับความพร้อมของแบตเตอรี่ทั้งในแง่ประสิทธิภาพ ราคา และความปลอดภัย สรุปก็คือ โลกต้องการแบตเตอรี่ที่ดีขึ้น

ในอีก 5 ปีข้างหน้า เราจะค้นพบวัสดุใหม่ๆ สำหรับใช้ในการผลิตแบตเตอรี่ที่ปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น รวมทั้งสามารถรองรับโครงข่ายพลังงานหมุนเวียนและการขนส่งที่ยั่งยืนมากขึ้น แบตเตอรี่ลิเธียมไอออน (Li-ion) มีน้ำหนักเบาและมีประสิทธิภาพ แต่จำเป็นต้องใช้โคบอลต์และนิกเกิล ซึ่งเป็นวัตถุดิบที่พบได้น้อยลงเรื่อยๆ และอาจเป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อมหากกำจัดไม่ถูกวิธี

นักวิทยาศาสตร์ของ IBM คาดว่าในอีก 5 ปี AI และคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะสามารถช่วยนักวิจัยค้นพบแนวทางใหม่ๆ ในการแก้ปัญหาการจัดเก็บพลังงาน รวมถึงวัสดุที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการผลิตแบตเตอรี่ เมื่อต้นปีที่ผ่านมา นักวิจัยของ IBM ได้พัฒนาแบตเตอรี่ที่ปราศจากโคบอลต์และนิกเกิลซึ่งใช้ขั้วแคโทดแบบไอโอดีนแทน แบตเตอรี่ชนิดดังกล่าวจะมีความหนาแน่นของกำลังไฟฟ้าสูงกว่า มีความสามารถในการติดไฟต่ำกว่า และชาร์จพลังงานได้รวดเร็วกว่าแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนแบบทั่วไป คอมพิวเตอร์ควอนตัมยังอาจนำสู่การค้นพบแบตเตอรี่ลิเธียมซัลเฟอร์ที่อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า ใช้งานได้นานกว่าและราคาถูกกว่าแบตเตอรี่ลิเธียมไอออน เพื่อตอบสนองความต้องการในการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นทั่วโลกโดยไม่ทำให้อุณหภูมิของโลกสูงขึ้น 

4. วัสดุที่ยั่งยืน ผลิตภัณฑ์ที่ยั่งยืน และโลกที่ยั่งยืน

วิถีชีวิตสมัยใหม่ของประชากรเกือบ 8 พันล้านคนทั่วโลก นำสู่การผลิตวัสดุและอุปกรณ์อัจฉริยะหลายพันล้านชิ้น เช่น โทรศัพท์ ทีวี รถยนต์ เครื่องจักรทางการแพทย์ และผลิตภัณฑ์ที่ควบคุมการทำงานด้วยชิปเซมิคอนดักเตอร์อื่นๆ และความจำเป็นที่เราจะต้องคิดค้นสารเคมี วัสดุ และกระบวนการทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในการผลิตอุปกรณ์ต่างๆ เหล่านี้ใหม่ ให้เกื้อหนุนต่อการพัฒนาอย่างยั่งยืนให้ได้มากที่สุด

ในอีก 5 ปี นวัตกรรมการผลิตวัสดุจะช่วยให้การผลิตเซมิคอนดักเตอร์เป็นไปอย่างยั่งยืนยิ่งขึ้นทรานซิสเตอร์เซมิคอนดักเตอร์ได้ถูกย่อส่วนให้มีขนาดเล็กลงมานานแล้ว ทำให้เรามีอุปกรณ์ขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากผู้ผลิตได้อัดพลังการประมวลผลให้รวมอยู่ในชิปตัวเดียวได้มากขึ้น การย่อส่วนนี้เป็นกระบวนการที่เรียกว่าการปรับขนาด ซึ่งปัจจัยสำคัญที่ทำให้กระบวนการนี้เป็นจริงได้ก็คือ วัสดุที่เรียกว่าสารไวแสง (Photoresist) IBM เป็นบริษัทแห่งแรกที่คิดค้นและประยุกต์ใช้สารไวแสงที่ทันสมัยมานานกว่าสามทศวรรษ และผู้ผลิตชิปได้นำสารไวแสงมาใช้ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา 

ปัจจุบันมีการใช้ชิปเซมิคอนดักเตอร์อย่างแพร่หลายมากขึ้นกว่าแต่ก่อน นำสู่ความจำเป็นในการใช้วงจรเร่งการค้นพบเข้ามาช่วยนักวิทยาศาสตร์ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับสารเคมีและวัสดุของสารไวแสงจากสิทธิบัตรและเอกสารงานวิจัยที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ เพื่อสร้างแบบจำลอง AI ทั้งบนระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมและบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต ที่จะแนะนำสารประกอบกลุ่มใหม่ที่ตอบโจทย์ด้านประสิทธิภาพและสิ่งแวดล้อม ก่อนจะนำไปทดลองด้วยระบบโรโบติกส์ที่สามารถสังเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลเหล่านี้ โดยอาศัยการจัดการจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยเท่านั้น 

ในอีก 5 ปีข้างหน้า วิธีการใหม่ๆ ในการออกแบบวัสดุจะช่วยให้สามารถผลิตวัสดุที่ยั่งยืนสำหรับการผลิตเซมิคอนดักเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ได้ในเวลาอันรวดเร็ว ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถพัฒนาวัสดุชนิดใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น แต่มีความปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น 

5. เรียนรู้จากอดีตเพื่อสร้างสุขภาพที่ดียิ่งขึ้นในอนาคต 

แม้วิกฤตโควิด-19 จะทำให้ชุมชนการวิจัยทางการแพทย์ต้องทำงานอย่างเร่งด่วนเพื่อค้นหาวิธีการรักษาและวัคซีนที่มีประสิทธิภาพ แต่นักวิทยาศาสตร์ก็ได้ประมาณการณ์ไว้ว่าอาจจะมีไวรัสมากกว่าล้านสายพันธุ์ในธรรมชาติที่มีศักยภาพในการพัฒนาตัวเองในลักษณะเดียวกันกับซาร์ส-โควี-2 (SARS-CoV-2) ซึ่งเป็นไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ที่ก่อให้เกิดโรคโควิด-19 ดังนั้น นักระบาดวิทยาจึงสันนิษฐานว่าภัยคุกคามจากไวรัสที่กำลังเกิดขึ้นอยู่นี้จะไม่ใช่ครั้งสุดท้ายที่เราจะได้เจอ ในอีก 5 ปีข้างหน้า IBM ตั้งเป้าที่จะช่วยอำนวยความสะดวกในการคิดค้นวิธีการรักษาใหม่ๆ 

การผลิตยาตัวใหม่เข้าสู่ตลาดอาจต้องใช้งบประมาณสูงถึง 78,000 ล้านบาท และใช้เวลามากกว่า 10 ปี โดยที่หนึ่งในสามของค่าใช้จ่ายและเวลาโดยรวมถูกใช้ไปกับขั้นตอนการค้นพบยา ซึ่งนักวิจัยจำเป็นต้องสังเคราะห์โมเลกุลหลายพันโมเลกุลเพื่อที่จะพัฒนาตัวยาที่เหมาะสมเพียงตัวเดียวที่จะนำไปศึกษาต่อในระยะพรีคลินิก วิธีหนึ่งที่จะช่วยพัฒนาวิธีการรักษาไวรัสอุบัติใหม่อย่างโควิด-19 ให้รวดเร็วยิ่งขึ้น ก็คือการค้นหาวิธีการรักษาที่อาจเป็นไปได้จากยาที่มีอยู่แล้วในตลาด ซึ่งเป็นยาที่ผ่านการทดสอบและได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความปลอดภัยสำหรับมนุษย์ 

การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และการวิเคราะห์ข้อมูลในเวชระเบียนของผู้ป่วยที่ไม่ระบุตัวตนจำนวนหลายล้านคน เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระบาดวิทยาของโรคติดเชื้อและการรักษาที่อาจเป็นไปได้ อาจช่วยให้การวิเคราะห์หลักฐานทางการแพทย์ในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว เพื่อแนะนำยาที่มีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับการนำยาเก่ามารักษาโรคใหม่ (drug repurposing) และทำให้การศึกษาวิจัยทางคลินิกดำเนินไปอย่างรวดเร็วในอีก 5 ปีข้างหน้า นักวิจัยทางการแพทย์จะสามารถค้นพบโอกาสใหม่ๆ ในการนำยาเก่ามารักษาโรคใหม่ในระดับที่ใหญ่ขึ้น และจัดลำดับความสำคัญของการศึกษาวิจัยทางคลินิกตามหลักฐานที่มีอยู่ ซึ่งจะช่วยลดเวลาที่ใช้ในกระบวนการค้นพบยาได้